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這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)R語言如何實(shí)現(xiàn)柱狀圖排序和x軸上的標(biāo)簽傾斜操作,小編覺得挺實(shí)用的,因此分享給大家做個(gè)參考,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
R語言做柱狀圖大致有兩種方法, 一種是基礎(chǔ)庫里面的 barplot函數(shù), 另一個(gè)就是ggplot2包里面的geom_bar
此處用的是字符變量 統(tǒng)計(jì)其各頻數(shù),然后做出其柱狀圖。(橫軸上的標(biāo)簽顯示不全)
t <- sort(table(dat1$L), decreasing = TRUE) #將頻數(shù)表進(jìn)行排序 r <- barplot(t, col = "blue", main = "柱狀圖", ylim = c(0,12), names.arg = dimnames(t) #畫字符變量的柱狀圖 tmp <- as.vector(t) #將頻數(shù)變成一個(gè)向量 text(r, tmp, label = tmp, pos = 3) #加柱子上面的標(biāo)簽
或用ggplot2包 (目前仍沒有給柱子上加數(shù)字標(biāo)簽)
library(ggplot2) #加載ggplot2包 reorder_size <- function(x) { factor(x, levels = names(sort(table(x)))) } #自定義函數(shù),獲取因子型變量的因子類型 p <- ggplot(dat3, aes(reorder_size(LAI))) + #用因子變量做基礎(chǔ)底圖,也可直接用reorder排序 geom_bar(fill = "blue") + #畫柱狀圖 theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 0.5, vjust = 0.5)) + #讓橫軸上的標(biāo)簽傾斜45度 xlab("柱狀圖") #給x軸加標(biāo)簽
補(bǔ)充:R 語言條形圖,解決x軸文字排序問題
數(shù)據(jù)結(jié)果的圖形展示,R代碼,《R數(shù)據(jù)科學(xué)》是個(gè)好東西
term | category | pval |
neutrophil chemotaxis | biological_process | 1.68E-09 |
innate immune response | biological_process | 3.35E-09 |
complement activation, classical pathway | biological_process | 1.14E-08 |
negative regulation of endopeptidase activity | biological_process | 4.43E-08 |
collagen fibril organization | biological_process | 4.43E-08 |
blood coagulation | biological_process | 1.29E-07 |
proteolysis involved in cellular protein catabolic process | biological_process | 1.56E-07 |
proteolysis | biological_process | 1.13E-06 |
leukocyte migration involved in inflammatory response | biological_process | 1.47E-06 |
peptide cross-linking | biological_process | 1.47E-06 |
extracellular space | cellular_component | 8.75E-40 |
collagen-containing extracellular matrix | cellular_component | 2.08E-26 |
extracellular matrix | cellular_component | 5.72E-11 |
lysosome | cellular_component | 6.09E-10 |
extracellular region | cellular_component | 6.58E-10 |
collagen trimer | cellular_component | 1.68E-09 |
cell surface | cellular_component | 2.80E-08 |
extracellular exosome | cellular_component | 2.34E-07 |
extrinsic component of external side of plasma membrane | cellular_component | 1.47E-06 |
sarcolemma | cellular_component | 3.16E-06 |
作圖要求:x軸為term,顏色按categroy分類、并且pval由小到大排序
#openxlsx讀入為data.frame class(data) #轉(zhuǎn)換 library(tidyverse) godata<-as_tibble(godata) class(godata) #原始數(shù)據(jù)篩選(category,term,pval)散列,按照category,-log10(pval)排序 data<-godata%>%select(category,term,pval)%>%arrange(category,desc(-log10(pval))) #畫圖時(shí)改變geom_bar的自動(dòng)排序 data$term<-factor(data$term,levels = unique(data$term),ordered = T) #作圖 ggplot(data)+ geom_bar(aes(x=term,y=-log10(pval),fill=category),stat = 'identity')+ coord_flip()
結(jié)果:
關(guān)于“R語言如何實(shí)現(xiàn)柱狀圖排序和x軸上的標(biāo)簽傾斜操作”這篇文章就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助,使各位可以學(xué)到更多知識(shí),如果覺得文章不錯(cuò),請(qǐng)把它分享出去讓更多的人看到。
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